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提示工程:引导大语言模型的艺术

2024-7-1 23:12| 发布者: 雷宇| 查看: 70| 评论: 0

摘要: 提示工程是一种通过设计有效的提示来引导大语言模型(LLM)生成预期结果的方法。本文将详细分析提示工程的定义、基本方法、构建技巧、指令提示、链式思维提示和自动提示设计,并通过实例加以说明。 ... ... ... ... ...


 什么是提示工程?

提示词工程(Prompt Engineering),也称为情境提示(In-Context Prompting),是指通过设计提示语句来引导大语言模型(如GPT-3)产生特定输出的一种方法。其核心目标是使模型的输出与用户的预期对齐。这种方法无需更新模型权重,而是通过实验和经验优化提示。

 1. 基本提示方法

 1.1 零样本学习

零样本学习(Zero-shot Learning)是最基础的提示方法之一。其过程是直接向模型输入任务文本,模型根据输入生成结果。例如,在情感分析任务中,给定文本“我敢打赌这款电子游戏比电影有趣多了”,模型需要输出文本的情感倾向:

************
文本:我敢打赌这款电子游戏比电影有趣多了。
情感:正面
************

在这种情况下,模型必须根据已有的训练数据推断情感,而无需示例指导。

 1.2 少样本学习

少样本学习(Few-shot Learning)则通过提供一组高质量的示例,帮助模型理解任务要求。例如:

************
文本:尽管所有证据都表明这部电影糟透了,但它却成功伪装成了一部真正的电影。
情感:负面

文本:多年来,德尼罗首次在情感上挖掘得如此深刻,可能是因为他受到了同事们强大作品的激励。
情感:正面

文本:我敢打赌这款电子游戏比电影有趣多了。
情感:正面
************

通过提供上述示例,模型能够更准确地理解和预测文本的情感倾向。

 2. 提示构建技巧

 2.1 示例选择

选择合适的示例是提示工程的重要步骤。为了提高模型的表现,建议选择与测试示例语义相似的示例。可以使用基于嵌入空间的聚类方法,例如Liu等人在2021年的研究中提到的NN聚类方法。

 2.2 示例排序

示例的排序对结果有显著影响。为了避免标签偏置和最近偏置,建议保持示例的多样性和相关性,并采用随机顺序以避免模型倾向于最近出现的标签。例如:

************
文本:这是一部非常精彩的电影,值得一看。
情感:正面

文本:这部电影非常糟糕,不推荐观看。
情感:负面

文本:我敢打赌这款电子游戏比电影有趣多了。
情感:正面
************

 3. 指令提示

指令提示(Instruction Prompting)是通过直接给出任务指令,模型根据指令生成结果的一种方法。例如:

************
请标记给定电影评论的情感,情感标签应为“正面”或“负面”。
文本:我敢打赌这款电子游戏比电影有趣多了。
情感:正面
************

这种方法可以减少少样本学习的代价,并提高模型对用户意图的理解。

 4. 链式思维提示

链式思维提示(Chain-of-Thought, CoT)通过生成一系列短句来描述推理过程,逐步引导模型得出最终答案,适用于复杂推理任务。例如:

************
问题:汤姆和伊丽莎白比赛爬山。伊丽莎白花了30分钟爬上山。汤姆花了伊丽莎白四倍的时间。汤姆爬上山需要多少小时?
回答:汤姆花了30*4=120分钟爬上山。
汤姆花了120/60=2小时爬上山。
所以答案是2小时。
************

这种逐步推理的方法在解决复杂问题时效果尤为显著。

 5. 自动提示设计

自动提示设计通过优化提示语句来提高模型的表现。例如,AutoPrompt方法利用梯度下降优化提示参数,简化提示设置。APE(Automatic Prompt Engineer)方法通过搜索和筛选模型生成的指令候选集,选择最佳候选:

************
给定数据集,我们希望找到一个指令,使得模型的输出准确率最高。
************

通过这种自动化的方法,可以显著提高提示设计的效率和效果。


提示工程是一种通过设计有效提示来引导大语言模型产生预期结果的方法。本文详细分析了提示工程的基本方法、构建技巧、指令提示、链式思维提示和自动提示设计,并通过实例说明了每种方法的应用。随着大语言模型的不断发展,提示工程将在引导和优化模型输出方面发挥越来越重要的作用。

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